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一、主要職責(zé) 1. 負(fù)責(zé)主流 AI 模型在公司業(yè)務(wù)場景中的部署與優(yōu)化，確保模型高效穩(wěn)定運(yùn)行。 2. 基于公司業(yè)務(wù)需求，對現(xiàn)有 AI 模型進(jìn)行二次開發(fā)，提升模型性能與適應(yīng)性，尤其針對泵行業(yè)相關(guān)應(yīng)用。 3. 主導(dǎo)泵行業(yè)知識庫的搭建工作，包括知識的收集、整理、分類、標(biāo)注以及存儲架構(gòu)設(shè)計，保證知識庫的準(zhǔn)確性與完整性。 4. 與跨部門團(tuán)隊緊密合作，深入了解泵行業(yè)業(yè)務(wù)流程和知識體系，運(yùn)用 AI 技術(shù)為業(yè)務(wù)提供創(chuàng)新性解決方案。 5. 持續(xù)關(guān)注 AI 領(lǐng)域的最新技術(shù)發(fā)展趨勢，引入新技術(shù)、新方法，不斷優(yōu)化公司 AI 應(yīng)用水平和知識庫體系。 二、崗位要求 1. 本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。 2.具有3年實(shí)際AI行業(yè)開發(fā)經(jīng)驗 三、專業(yè)技能&特殊技能要求 （一）AI技術(shù)能力 1. 熟練掌握至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow 或 PyTorch ，具備豐富的模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)與部署經(jīng)驗。 2. 深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法原理，包括但不限于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（LSTM、GRU 等） ，能夠靈活運(yùn)用這些算法解決實(shí)際問題。 3. 具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟練掌握線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計等相關(guān)知識，能夠理解和推導(dǎo)算法公式，為算法優(yōu)化提供理論支持。 4. 熟悉主流 AI 模型，如 DeepSeek、GPT 系列、文心一言、通義千問等模型的架構(gòu)、原理和應(yīng)用場景，并有基于這些模型進(jìn)行二次開發(fā)的實(shí)踐經(jīng)驗。 5. 能夠獨(dú)立完成 AI 模型的部署工作，熟悉常見的部署工具和平臺，如 Docker 容器化部署、Kubernetes 集群管理等，確保模型在不同環(huán)境下的高效運(yùn)行。 （二）知識庫搭建能力 1. 擁有豐富的知識庫搭建經(jīng)驗，熟悉知識圖譜構(gòu)建技術(shù)，包括實(shí)體抽取、關(guān)系挖掘、語義標(biāo)注等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，能夠根據(jù)泵行業(yè)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求，構(gòu)建高質(zhì)量的知識圖譜。 2. 熟練掌握知識表示方法，如 RDF、OWL 等，能夠?qū)⒈眯袠I(yè)的專業(yè)知識以合適的形式進(jìn)行表示和存儲，便于知識的查詢、推理和應(yīng)用。 3. 具備良好的知識管理能力，能夠設(shè)計有效的知識庫更新機(jī)制，確保知識庫中的知識始終保持最新和準(zhǔn)確，同時能夠?qū)χR庫進(jìn)行性能優(yōu)化，提高知識檢索和應(yīng)用的效率。 4. 熟悉至少一種數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，如 MySQL、MongoDB 等，能夠根據(jù)知識庫的需求進(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計和管理，實(shí)現(xiàn)知識的高效存儲和訪問。 素質(zhì)要求 1. 具備良好的溝通能力和團(tuán)隊協(xié)作精神，能夠與不同背景的團(tuán)隊成員進(jìn)行有效的溝通和協(xié)作，共同完成項目任務(wù)。 2. 具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新意識，能夠快速掌握新知識、新技術(shù)，并將其應(yīng)用到實(shí)際工作中，不斷推動公司 AI 技術(shù)和知識庫建設(shè)的發(fā)展。 3.有相關(guān)項目經(jīng)驗者優(yōu)先，如在泵行業(yè)或其他工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用 AI 技術(shù)的項目經(jīng)驗，以及參與過大型知識庫建設(shè)項目的經(jīng)驗。